package com.johnny.dataStructures.huffmancode;

import java.io.*;
import java.util.*;

public class HuffmanCode {
    public static void main(String[] args) {
        /*
        String content = "i like like like java do you like a java";
        byte[] contentBytes = content.getBytes();
        System.out.println("原来长度" + contentBytes.length); //40

        //压缩字符串
        byte[] huffmanCodeBytes = huffmanZip(contentBytes);
        System.out.println("压缩后的结果" + Arrays.toString(huffmanCodeBytes) + "长度" + huffmanCodeBytes.length);

        //解压字符串
        byte[] sourceBytes = decode(huffmanCodes, huffmanCodeBytes);
        System.out.println("原来的字符串=" + new String(sourceBytes));
        */

        //测试压缩文件   D:\test\test.bmp
//        String srcFile = "d:/test/test.bmp";
//        String dstFile = "d:/test/dst.zip";
//
//        zipFile(srcFile, dstFile);
//        System.out.println("压缩文件成功");

        //测试解压文件
        String zipFile = "d:/test/dst.zip";
        String dstFile = "d:/test/test2.bmp";
        unZipFile(zipFile,dstFile);
        System.out.println("解压成功");


        //分步过程  ->  huffmanZip(contentBytes)
//        List<Node> nodes = getNodes(contentBytes);
//        System.out.println("nodes = " + nodes);
//
//        //测试，创建二叉树
//        System.out.println("赫夫曼树");
//        Node huffmanTreeBoot = createHuffmanTree(nodes);
//        System.out.println("前序遍历");
//        huffmanTreeBoot.preOrder();
//
//        //测试是否生成了对应的赫夫曼编码
//        Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTreeBoot);
//        System.out.println("~生成的赫夫曼表 " + huffmanCodes);
//
//        //压缩测试
//        byte[] huffmanCodeBytes = zip(contentBytes, huffmanCodes);
//        System.out.println("huffmanCodeBytes" + Arrays.toString(huffmanCodeBytes));


    }

    //编写方法，完成对压缩文件的解压

    /**
     * @param zipFile 准备解压的文件
     * @param dstFile 压缩的文件到那个路径
     */
    public static void unZipFile(String zipFile, String dstFile) {
        //定义文件输入流
        InputStream is = null;
        //定义一个对象输入流
        ObjectInputStream ois = null;
        //定义文件的输出流
        OutputStream os = null;
        try {
            //创建文件输入流
            is = new FileInputStream(zipFile);
            //创建一个和is 关联的对象输入流
            ois = new ObjectInputStream(is);
            //读取byte数组 huffmanByte
            byte[] huffmanBytes = (byte[]) ois.readObject();
            //读取赫夫曼编码表
            Map<Byte, String> huffmanCodes = (Map<Byte, String>) ois.readObject();

            //解码
            byte[] bytes = decode(huffmanCodes, huffmanBytes);
            //将bytes 数组写入到目标文件
            os = new FileOutputStream(dstFile);
            //写数据到dstFile 文件
            os.write(bytes);
        } catch (Exception ex) {
            System.out.println(ex.getMessage());
        } finally {
            try {
                os.close();
                ois.close();
                is.close();
            } catch (Exception e) {

            }
        }
    }


    //编写方法，将一个文件进行压缩

    /**
     * @param srcFile 传入的希望压缩的文件的全路径
     * @param dstFile 压缩后将压缩文件放入到那个目录
     */
    public static void zipFile(String srcFile, String dstFile) {
        //创建输入流
        FileInputStream is = null;
        //创建输出流
        OutputStream os = null;
        ObjectOutputStream oos = null;
        try {
            //创建文件的输入流
            is = new FileInputStream(srcFile);
            //创建一个和源文件大小一样的byte[]
            byte[] b = new byte[is.available()];
            //读取文件
            is.read(b);
            //直接对源文件压缩
            byte[] huffmanBytes = huffmanZip(b);
            //创建文件的输出流，存放压缩文件
            os = new FileOutputStream(dstFile);
            //创建一个和文件输出流关联的 ObjectOutputStream
            oos = new ObjectOutputStream(os);
            //把赫夫曼编码后的字节数组写入压缩文件
            oos.writeObject(huffmanBytes);
            //以对象流的方式写入赫夫曼编码，为了以后恢复源文件时使用
            //注意一定要把赫夫曼编码写入压缩文件
            oos.writeObject(huffmanCodes);
        } catch (Exception ex) {
            System.out.println(ex.getMessage());
        } finally {
            try {
                is.close();
                os.close();
                oos.close();
            } catch (Exception e) {
                System.out.println(e.getMessage());
            }

        }


    }


    //完成数据的解压
    //思路
    //1.将huffmanCodeBytes 重新转换成 赫夫曼对应的二进制的字符串
    //2.将二进制字符串 转换成 对照 赫夫曼编码

    //编写一个方法，完成对压缩数据的解码

    /**
     * @param huffmanCodes 赫夫曼编码表 map
     * @param huffmanBytes 赫夫曼编码得到的数组
     * @return 就是原来的字符串对应的数组
     */
    private static byte[] decode(Map<Byte, String> huffmanCodes, byte[] huffmanBytes) {
        //1,先得到 huffmanBytes 对应的二进制的字符串
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        //将byte数组转成二进制的字符串
        for (int i = 0; i < huffmanBytes.length; i++) {
            boolean flag = (i == huffmanBytes.length - 1);
            stringBuilder.append(byteToBitString(!flag, huffmanBytes[i]));
        }
        //System.out.println("赫夫曼字节数组对应的二进制字符串="+stringBuilder.toString());

        //把字符串按照指定的赫夫曼编码进行解码
        //把赫夫曼编码表进行调换，因为反向查询 a->100 100-> a
        Map<String, Byte> map = new HashMap<String, Byte>();
        for (Map.Entry<Byte, String> entry : huffmanCodes.entrySet()) {
            map.put(entry.getValue(), entry.getKey());
        }

        //创建一个结合，存放byte
        List<Byte> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < stringBuilder.length(); ) {
            //i 可以理解成绩是索引，扫描 stringBuilder
            int count = 1;//小的计数器
            boolean flag = true;
            Byte b = null;

            while (flag) {
                String key = stringBuilder.substring(i, i + count);// i 不动，count移动
                b = map.get(key);
                if (b == null)
                    count++;
                else
                    //匹配到
                    flag = false;
            }
            list.add(b);
            i += count;//i 直接移动到count
        }
        //当for循环结束后，list中存放了所有的字符串
        //把list 中的数据放入到Byte[] 并返回
        byte b[] = new byte[list.size()];
        for (int i = 0; i < b.length; i++) {
            b[i] = list.get(i);
        }
        return b;
    }


    /**
     * 将一个byte 转成一个二进制的字符串
     *
     * @param flag 标识是否需要补高位如果是true,标识需要补，如果是false表示不补,如果最后一个字节无需补高位
     * @param b    传入的byte
     * @return 对应的二进制的字符串, (注意是按补码返回)
     */
    private static String byteToBitString(boolean flag, byte b) {
        //使用变量保存b
        int temp = b; //将 b 转成 int
        if (flag) {
            //如果是正数还存在补高位
            temp |= 256; //t
        }
        String str = Integer.toBinaryString(temp);//返回的是temp对应的二进制的补码
        if (flag) {
            return str.substring(str.length() - 8);
        } else {
            return str;
        }
    }


    //使用一个方法，将前面的方法封装起来，便于调用

    /**
     * @param bytes 原始的字符串对应的字节组
     * @return 是经过赫夫曼编码处理后的字节数
     */
    private static byte[] huffmanZip(byte[] bytes) {
        List<Node> nodes = getNodes(bytes);
        //根据 node 创建赫夫曼树
        Node huffmanTreeBoot = createHuffmanTree(nodes);
        //生成对应的赫夫曼编码
        Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTreeBoot);
        //根据生成的 赫夫曼编码，压缩得到压缩后的赫夫曼编码字节数组
        byte[] huffmanCodeBytes = zip(bytes, huffmanCodes);
        return huffmanCodeBytes;
    }


    //编写一个方法，将一个字符串对应的byte[]数组，通过生成的赫夫曼编码表，返回一个赫夫曼编码压缩后的byte[]

    /**
     * @param bytes        原始的字符串对应的byte[]
     * @param huffmanCodes 生成的赫夫曼编码map
     * @return 返回和夫曼编码后的byte[]
     * 举个例子：String content = "i like like like java do you like a java" => byte[]
     * 返回的是这个字符串{1010100010111111110010001011111111001000101111111100100101001101110001110000011011101000111100101000101111111100110001001010011011100}
     * =>对应的byte[] huffmanCodeByte,即8位对应一个byte,放入到huffmanCodeBytes
     * huffmanCodeBytes[0] = 10101000(补码) => byte [推导 10101000 => 10101000 -1 => 10100111(反码) => 11011000 = -88]
     */
    private static byte[] zip(byte[] bytes, Map<Byte, String> huffmanCodes) {
        //1.利用 huffmanCodes 将 bytes转成 赫夫曼编码对应的字符串
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        //遍历bytes 数组
        for (byte b : bytes) {
            stringBuilder.append(huffmanCodes.get(b));
        }

        System.out.println("测试 stringBuilder=" + stringBuilder.toString());

        //字符串转成 byte[]
        //1.统计返回 byte[] huffmanCodeBytes 长度
        // 一句话  int len = (stringBuilder.length()+7) / 8 ;
        int len;
        if (stringBuilder.length() % 8 == 0) {
            len = stringBuilder.length() / 8;
        } else {
            len = stringBuilder.length() / 8 + 1;
        }
        //创建存储压缩后的byte数组
        byte[] huffmanCodeBytes = new byte[len];
        int index = 0;//记录第几个byte
        for (int i = 0; i < stringBuilder.length(); i += 8) {
            //因为是每8为对应一个byte,所以步长 +8
            String strByte;

            if (i + 8 > stringBuilder.length()) { //不够8位
                strByte = stringBuilder.substring(i);
            } else
                strByte = stringBuilder.substring(i, i + 8);

            //将strByte 转成一个byte,放入到 huffmanCodeBytes
            huffmanCodeBytes[index] = (byte) Integer.parseInt(strByte, 2);
            index++;
        }
        return huffmanCodeBytes;
    }


    //生成的赫夫曼树对应赫夫曼编码
    //思路：
    //1.将赫夫曼编码表存放在Map<Byte,String>
    //形式 32->01  97->100 100->11000等等
    static Map<Byte, String> huffmanCodes = new HashMap<Byte, String>();
    //2.在生成赫夫曼编码表时，需要去拼接路径，定义一个StringBuilder 存储某个叶子节点的路径
    static StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();

    //为了调用方便 重载getCodes
    private static Map<Byte, String> getCodes(Node root) {
        if (root == null) {
            return null;
        }
        //处理root的左子树
        getCodes(root.left, "0", stringBuilder);
        //处理root的右子树
        getCodes(root.right, "1", stringBuilder);
        return huffmanCodes;
    }


    /**
     * 功能：将传入的node节点的所有叶子节点的赫夫曼编码得到，并放入到huffmanCode集合
     *
     * @param node          传入节点
     * @param code          路径：左子节点为 0 ，右子节点为 1
     * @param stringBuilder 用于拼接路径
     */
    private static void getCodes(Node node, String code, StringBuilder stringBuilder) {
        StringBuilder stringBuilder2 = new StringBuilder(stringBuilder);
        //将code 加入到stringBuilder2
        stringBuilder2.append(code);
        if (node != null) {//如果node == null不处理
            //判断当前node 是叶子节点还是非叶子节点
            if (node.data == null) { //非叶子节点
                //递归出路
                //向左递归
                getCodes(node.left, "0", stringBuilder2);
                //向右递归
                getCodes(node.right, "1", stringBuilder2);
            } else { //说明是一个叶子几点
                //表示找到了某个叶子节点的最后
                huffmanCodes.put(node.data, stringBuilder2.toString());
            }
        }
    }


    //前序遍历的方法
    private static void preOrder(Node root) {
        if (root != null) {
            root.preOrder();
        } else {
            System.out.println("赫夫曼数为空");
        }
    }

    /**
     * @param bytes 接收字节数组
     * @return 返回的就是List 形式
     */
    private static List<Node> getNodes(byte[] bytes) {

        //1.创建一个ArrayList
        List<Node> nodes = new ArrayList<Node>();

        //遍历bytes, 统计 每个byte出现的次数-> map[key,value]
        Map<Byte, Integer> counts = new HashMap<>();
        for (byte b : bytes) {
            Integer count = counts.get(b);
            if (count == null) {//Map还没有这个字符数据,第一次
                counts.put(b, 1);
            } else {
                counts.put(b, count + 1);
            }
        }

        //把每个键值对转成一个Node 对象，并加入到nodes集合
        for (Map.Entry<Byte, Integer> entry : counts.entrySet()) {
            nodes.add(new Node(entry.getKey(), entry.getValue()));
        }

        return nodes;
    }

    //可以通过List 创建对应的赫夫曼树
    private static Node createHuffmanTree(List<Node> nodes) {
        while (nodes.size() > 1) {
            //排序
            Collections.sort(nodes);
            //取出第一颗最小的二叉树
            Node leftNode = nodes.get(0);
            //取出第二颗最小的二叉树
            Node rightNode = nodes.get(1);
            //创建一颗新的二叉树,其根节点没有data,只有权值
            Node parent = new Node(null, leftNode.weight + rightNode.weight);
            parent.left = leftNode;
            parent.right = rightNode;

            //将已经处理的两棵二叉树从nodes删除
            nodes.remove(leftNode);
            nodes.remove(rightNode);
            //将新的二叉树，加入到nodes
            nodes.add(parent);
        }
        //nodes 最后的节点，就是赫夫曼树的根节点
        return nodes.get(0);
    }
}

//创建Node，带数据和权值
class Node implements Comparable<Node> {
    Byte data;// 存放数据本身，比如 'a'=> 97
    int weight; //权值
    Node left;
    Node right;

    public Node(Byte data, int weight) {
        this.data = data;
        this.weight = weight;
    }

    @Override
    public int compareTo(Node o) {
        //从小到大
        return this.weight - o.weight;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Node{" +
                "data=" + data +
                ", weight=" + weight +
                '}';
    }

    //前序遍历
    public void preOrder() {
        System.out.println(this);
        if (this.left != null)
            this.left.preOrder();
        if (this.right != null)
            this.right.preOrder();
    }
}
